À propos de ce cours

183,618 consultations récentes

Résultats de carrière des étudiants

42%

ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours

41%

ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours

14%

a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Cours 4 sur 6 dans le
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Approx. 20 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Anglais, Coréen, Chinois (simplifié)

Compétences que vous acquerrez

Machine Learning ConceptsKnimeMachine LearningApache Spark

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Offert par

Logo Université de Californie à San Diego

Université de Californie à San Diego

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Évaluation du contenuThumbs Up96%(5,400 notes)Info
Semaine
1

Semaine 1

24 minutes pour terminer

Welcome

24 minutes pour terminer
2 vidéos (Total 14 min)
2 vidéos
Summary of Big Data Integration and Processing10 min
3 heures pour terminer

Introduction to Machine Learning with Big Data

3 heures pour terminer
7 vidéos (Total 45 min), 7 lectures, 1 quiz
7 vidéos
Categories Of Machine Learning Techniques7 min
Machine Learning Process3 min
Goals and Activities in the Machine Learning Process10 min
CRISP-DM5 min
Scaling Up Machine Learning Algorithms5 min
Tools Used in this Course5 min
7 lectures
Slides: Machine Learning Overview and Applications25 min
Downloading, Installing and Using KNIME1 h
Downloading and Installing the Cloudera VM Instructions (Windows)10 min
Downloading and Installing the Cloudera VM Instructions (Mac)10 min
Instructions for Downloading Hands On Datasets10 min
Instructions for Starting Jupyter10 min
PDFs of Readings for Week 1 Hands-On10 min
1 exercice pour s'entraîner
Machine Learning Overview20 min
Semaine
2

Semaine 2

3 heures pour terminer

Data Exploration

3 heures pour terminer
6 vidéos (Total 39 min), 5 lectures, 2 quiz
6 vidéos
Data Exploration4 min
Data Exploration through Summary Statistics7 min
Data Exploration through Plots8 min
Exploring Data with KNIME Plots9 min
Data Exploration in Spark5 min
5 lectures
Slides: Data Exploration Overview and Terminology10 min
Description of Daily Weather Dataset10 min
Exploring Data with KNIME Plots40 min
Data Exploration in Spark10 min
PDFs of Activities for Data Exploration Hands-On Readings10 min
2 exercices pour s'entraîner
Data Exploration20 min
Data Exploration in KNIME and Spark Quiz20 min
3 heures pour terminer

Data Preparation

3 heures pour terminer
8 vidéos (Total 42 min), 4 lectures, 2 quiz
8 vidéos
Data Quality4 min
Addressing Data Quality Issues4 min
Feature Selection5 min
Feature Transformation5 min
Dimensionality Reduction7 min
Handling Missing Values in KNIME5 min
Handling Missing Values in Spark5 min
4 lectures
Slides: Data Preparation for Machine Learning30 min
Handling Missing Values in KNIME20 min
Handling Missing Values in Spark10 min
PDFs for Data Preparation Hands-On Readings10 min
2 exercices pour s'entraîner
Data Preparation25 min
Handling Missing Values in KNIME and Spark Quiz20 min
Semaine
3

Semaine 3

4 heures pour terminer

Classification

4 heures pour terminer
8 vidéos (Total 60 min), 7 lectures, 2 quiz
8 vidéos
Building and Applying a Classification Model5 min
Classification Algorithms2 min
k-Nearest Neighbors4 min
Decision Trees13 min
Naïve Bayes14 min
Classification using Decision Tree in KNIME8 min
Classification in Spark6 min
7 lectures
Slides: What is Classification?10 min
Slides: Classification Algorithms10 min
Classification using Decision Tree in KNIME45 min
Interpreting a Decision Tree in KNIME20 min
Instructions for Changing the Number of Cloudera VM CPUs10 min
Classification in Spark45 min
PDFs for Classification Hands-On Readings10 min
2 exercices pour s'entraîner
Classification20 min
Classification in KNIME and Spark Quiz16 min
Semaine
4

Semaine 4

3 heures pour terminer

Evaluation of Machine Learning Models

3 heures pour terminer
7 vidéos (Total 42 min), 7 lectures, 2 quiz
7 vidéos
Overfitting in Decision Trees3 min
Using a Validation Set9 min
Metrics to Evaluate Model Performance10 min
Confusion Matrix7 min
Evaluation of Decision Tree in KNIME3 min
Evaluation of Decision Tree in Spark2 min
7 lectures
Slides: Overfitting: What is it and how would you prevent it?10 min
Slides: Model evaluation metrics and methods10 min
Evaluation of Decision Tree in KNIME30 min
Completed KNIME Workflows10 min
Evaluation of Decision Tree in Spark20 min
Comparing Classification Results for KNIME and Spark10 min
PDFs for Evaluation of Machine Learning Models Hands-On Readings10 min
2 exercices pour s'entraîner
Model Evaluation20 min
Model Evaluation in KNIME and Spark Quiz16 min

Avis

Meilleurs avis pour MACHINE LEARNING WITH BIG DATA

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À propos du Spécialisation Big Data

Drive better business decisions with an overview of how big data is organized, analyzed, and interpreted. Apply your insights to real-world problems and questions. ********* Do you need to understand big data and how it will impact your business? This Specialization is for you. You will gain an understanding of what insights big data can provide through hands-on experience with the tools and systems used by big data scientists and engineers. Previous programming experience is not required! You will be guided through the basics of using Hadoop with MapReduce, Spark, Pig and Hive. By following along with provided code, you will experience how one can perform predictive modeling and leverage graph analytics to model problems. This specialization will prepare you to ask the right questions about data, communicate effectively with data scientists, and do basic exploration of large, complex datasets. In the final Capstone Project, developed in partnership with data software company Splunk, you’ll apply the skills you learned to do basic analyses of big data....
Big Data

Foire Aux Questions

  • L’accès à des vidéos de cours et des devoirs dépend de votre type d’inscription. Si vous suivez un cours en mode auditeur libre, vous pourrez voir la plupart des contenus de cours gratuitement. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter une expérience de certificat, pendant ou après avoir assister au cours en tant qu’auditeur libre. Si vous ne visualisez pas l’option auditeur libre :

    • Il est possible que le cours ne propose pas d’option auditeur libre. Vous pouvez en revanche accéder à un essai gratuit ou faire une demande d'aide financière.
    • Le cours propose peut-être « Cours complet, aucun certificat » à la place. Cette option vous permet de voir tous les contenus de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cependant, vous ne pourrez pas acheter une expérience de certificat.
  • Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.

  • Si vous vous abonnez, vous bénéficiez d'une période d'essai gratuite de 7 jours, durant laquelle vous pouvez annuler votre abonnement sans pénalité. Ensuite, nous n'accordons plus de remboursements, mais vous pouvez annuler votre abonnement à tout instant. Consultez notre politique de remboursement complète.

  • Oui, Coursera offre une Aide Financière aux étudiants qui n'ont pas les moyens d'acquitter les frais. Demandez-la en cliquant sur le lien Aide Financière sous le bouton S'inscrire situé à gauche. Vous devrez remplir un formulaire de demande et vous serez averti(e) si elle est acceptée. Vous devrez répéter cette procédure pour chaque cours de la Spécialisation, y compris pour le Projet Final. En savoir plus.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.